Sieć neuronowa to model obliczeniowy inspirowany sposobem, w jaki biologiczne sieci neuronowe w ludzkim mózgu przetwarzają informacje. Sztuczna inteligencja (AI) to szersza dziedzina obejmująca różne techniki i metody tworzenia systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozumowanie, uczenie się i rozwiązywanie problemów. Sieci neuronowe to jedno z wielu narzędzi i podejść stosowanych w sztucznej inteligencji w celu osiągnięcia tych możliwości.
Różnica między sztuczną inteligencją a sieciami neuronowymi polega na ich zakresie. Sztuczna inteligencja odnosi się do ogólnej koncepcji i dziedziny, której celem jest stworzenie maszyn zdolnych do inteligentnego zachowania. Z drugiej strony sieci neuronowe to specyficzne modele wykorzystywane w sztucznej inteligencji do zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja i regresja. Chociaż sieci neuronowe stanowią podzbiór sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja obejmuje szereg innych technik, takich jak systemy oparte na regułach, drzewa decyzyjne i algorytmy genetyczne.
Tak, sieć neuronowa jest gałęzią sztucznej inteligencji. Należy do kategorii uczenia maszynowego, która jest poddziedziną sztucznej inteligencji skupiającą się na opracowywaniu algorytmów, które pozwalają komputerom uczyć się i przewidywać na podstawie danych. Sieci neuronowe są szczególnie kojarzone z głębokim uczeniem się – podzbiorem uczenia maszynowego obejmującym modele z wieloma warstwami wzajemnie połączonych neuronów.
Różnica między sztucznym neuronem a sztuczną siecią neuronową polega na ich złożoności i funkcjonalności. Sztuczny neuron to pojedyncza jednostka obliczeniowa, która naśladuje zachowanie neuronu biologicznego, odbiera dane wejściowe, przetwarza je za pomocą funkcji aktywacji i generuje wynik. Z drugiej strony sztuczna sieć neuronowa to zbiór połączonych ze sobą sztucznych neuronów zorganizowanych w warstwy, które współpracują w celu przetwarzania złożonych danych i rozwiązywania określonych zadań.
Główna różnica między uczeniem maszynowym a sieciami neuronowymi polega na tym, że uczenie maszynowe to szersza dyscyplina obejmująca różne algorytmy i techniki umożliwiające komputerom uczenie się na podstawie danych, podczas gdy sieci neuronowe to specyficzny rodzaj modelu stosowanego w uczeniu maszynowym. Sieci neuronowe szczególnie dobrze nadają się do zadań obejmujących duże ilości danych i złożone wzorce, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy. Uczenie maszynowe obejmuje inne metody, takie jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych i algorytmy grupowania, które można wykorzystać do szerokiego zakresu zadań.